真实人物的快速仿真技术在虚拟游戏、三维电影制作,军事虚拟演练和虚拟社区等方面具有重要的研究价值和商业价值。本文对人物模型的快速骨架提取以及蒙皮算法进行了研究。传统拉普拉斯收缩法和L1测度方法存在骨架收缩不均匀以及对球状模型效果不佳的问题,LBS算法具有皮肤无法有效得到支撑而塌陷的副作用,DQS算法存在关节膨胀的缺陷,本文针对以上缺陷进行了改进,改进如下:本文采用点云收缩和骨架提取同步进行的方式进行骨架提取。局部的拉普拉斯点云收缩方法防止骨架收缩不均。骨架提取的收缩半径是决定骨架提取是否成功的重要判别依据,结合L1测度的中心思想,本文提出了一种基于动态包围盒的骨架提取条件判别方法,用包围盒中心线与点的关系确定骨架提取的终止条件。本文首先计算所有的收缩后的待定点云的包围盒,计算包围盒的与收缩方向垂直的中心线,从包围盒中选取某点,计算该点与中心线的距离,当该距离达到收缩条件后,该点可以确定为提取出的骨架点。然后将该骨架点从待定点剔除,将剩余的所有未提取为骨架点的点进行下一次迭代收缩运算、重新计算包围盒,重复上述过程直到所有的点都收缩处理完毕。在所有骨架提取完成之后,对所有骨架分支进行连接,得到一个完整的骨架系统并根据骨架的测地距离和人体关节比例确定骨架中的关节点位置。实验表明,对相同模型的提取结果本文的实验在准确性上高于传统拉普拉斯方法及L1测度方法,相比其他局部点云收缩方法得到的曲线骨架更为平滑。本文改变了权重的判别条件和表现形式,在改善权重的误判的同时,辅助解决了简单线性蒙皮的劣势。在LBS算法的基础上,改进了LBS算法,将改进的权重绑定方法与关节位置信息结合,根据当前的骨架系统中连接关节的两个骨骼所呈现的角度关系实现基于关节位置信息的传统LBS算法和改进的LBS算法之间的动态切换,尽最大程度地满足真实性和效率的要求。实验结果表明,根据改进的权重绑定方法和基于关节位置信息的动态LBS算法切换策略可以有效解决骨骼动画中蒙皮的皮肤变形失真问题。